基于标记位图的流分类算法及应用研究

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随着Internet的高速发展和新型网络服务的出现,要求防火墙、安全网关等网络设备具有更强的数据处理能力。流分类技术能有效支持全方位的网络服务、提高网络设备的性能,是高速网络的关键技术之一。本文介绍了流分类技术的背景和研究现状,探讨了UTM网关等防火墙相关技术,介绍了经典的流分类算法,包括Grid-of-tries算法,RFC算法,TSS算法,BV算法,ABV算法等,分析和比较了这些算法的空间和时间复杂度。ABV算法是一种改进的BV算法,该算法通过聚合因子将BV算法中的BV位图转化为聚合位图,减少了查找时间。但ABV算法要同时存储聚合位图和BV位图,在大规模规则库中其内存占用过大。针对这一问题,本文提出了一种改进的流分类算法——MBV算法。MBV算法将ABV算法中的聚合位图转化为标记位图,使用少量的位数来代替原位图中大量连续的“0”位,使得位图长度大大缩减,减少了空间消耗,提高了算法的效率。对Linux防火墙下Netfilter架构的核心函数和数据结构进行分析,探讨了Netfilter的钩子点的原理和运行机制,基于Netfilter架构将MBV算法应用在UTM网关的流分类模块上,并对MBV算法的性能进行了测试和分析。实验结果表明,MBV算法在空间上的消耗远远低于ABV算法,适合于大规模规则库的分类。
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